数据分析技术可谓一日千里，数据使用也在随着时间改变。企业最早的IT建设大多是分散的，所以产生和收集的数据也就形成了一个个孤岛，于是企业开始进行数据集成，建立数据仓库，但发展到云计算环境，不同的云平台又造成了新型的孤岛。

Teradata一直兼顾架构的开放性、技术的先进性和产品的成熟性，构建可持续发展的大数据支持体系，保证用户价值的最大化，实现解决实际业务问题的终极目标。并且刚刚发布的Teradata Vantage则可以实现一劳永逸，帮助客户在不同环境下做同样的分析。

变化与增长

一年用户执行超过11万亿次查询，每年Teradata的解决方案处理840EB数据。Teradata天睿公司首席运营官Oliver Ratzesberger在2018 Teradata Analytics Universe峰会开场展示了几个数字。

现场的客户也对这些数字表示惊叹，我也在当天问了Teradata天睿公司总裁兼首席执行官Vic Lund对这些数字是否满意，他的回答是：“是，但也不是，我们需要不断的改变战略来满足客户、增加收入、扩展市场、实现创新”。

Teradata天睿公司总裁兼首席执行官Vic Lund

事实上，从之前的“卖盒子”，也就是数据库、数据仓库一体机，到开放软件部署限制，帮助客户找到数据中的价值，Teradata一直在不断变化。现在的Teradata已经能够“无处不在，任意自由”地进行数据分析。

“在这个过程中我们一直在推动数据分析，尤其在获取数据和分析输出上帮助客户获得回报，而且随着数据和客户群的增长，Teradata让更多的客户更容易地应用这两件事。” Vic Lund对于现在的战略充满信心，“Teradata要参与数据的增长，从而获得更大的收益。”

而且Teradata正在推动投资、改变战略。预计在未来三年，Teradata的收入、利润率、现金流都将有所改善。

与客户一起

对于客户而言，我们需要弄清他们有什么数据，再帮助他们开始提升以实现最终目标，这是一个漫长的过程。

“Teradata Vantage可以让客户不用一次性支付所有费用，这种商业模式的转换也给客户更大的接受度。”Vic Lund说，在新模式中，Teradata与客户不再仅仅是一项交易，而是一起完成一个旅程，这是推动持续关系的战略核心。

从2016年开始，Teradata就实现Teradata数据库在任何平台的交付，包括本地、私有云、托管云、公有云。尤其在云模式下，这一变化让企业的部署变得更加灵活，而且通过软件许可的可移植在不同环境进行迁移。

当然在Vic Lund看来，企业大规模使用云服务可能还需要4-5年，根据采购周期，需要等到客户一次性投入后的下一次购买为止，才会大量尝试使用云服务。

对于中国这一庞大而且特殊的市场，Teradata拥有包括金融、通信、交通等领域的大量客户。Vic Lund在今年5月曾到访中国与客户进行交流，虽然根据法规要求中国企业的数据需要在本地保存，但可以基于中国对数据需求的特点从服务的角度创造机会。

扩展的价值

谈大数据必定离不开人工智能，尤其在数据量和算力蓬勃发展的今天，人工智能在分析领域占据了越来越重要的位置，企业需要了解人工智能能为你创造什么价值。

人工智能要实现真正的商业成果，像银行可以利用人工智能进行欺诈检测，同时人工智能也是自动驾驶重要的部分。Teradata天睿公司首席技术官Stephen Brobst指出，企业要超越数据管理扩展到深度分析，因为机器学习、深度学习对于Teradata的技术发展至关重要。

Teradata天睿公司首席技术官Stephen Brobst

当然在分析之前，数据一定要是干净清洁的，这样才能消除偏差，训练出正确的结果。Teradata会告诉客户如何收集并分析数据，建立良好的数据科学。

对于企业部署人工智能的挑战，Stephen Brobst之前曾提到大规模部署问题。当这个问题再次抛给他时，他谈到了Teradata越来越强的扩展能力，例如在深度学习中扩展计算模型，甚至使用GPU。“我们可以用4个GPU来进行实时分析，而且每个GPD都有四千个计算单元。”他还解释说，就像大多数商店安装摄像机防止入店行窃，通过人工智能可以识别顾客的身份，并通过购物行为进行分析。